概述
问题描述：
近期在配置环境安装pytorch跑代码时经常会报以下错：
CUDA error: no kernel image is available for execution on the device.
刚开始我也很好奇，明明按照github代码readme安装了各个库为什么会报这个错，查阅相关博客也没找到相关解决方案，确实困扰了自己很久。
问题原因：
后来我发现安装的pytorch算力需要与安装的cuda算力相匹配，具体说来是**cuda算力（Linux下可通过nvidia-smi命令查看cuda算力）要大于等于pytorch算力，**而我所安装的pytorch由于版本较新，不满足以上条件，因此会报以上错误。
解决方案：
1、Linux环境下使用nvidia-smi命令产看所安装的cuda版本，我所安装的是11.4。
2、进入pytorch官网（www.pytorch.org），找到pytorch安装部分，并选择想要安装cuda版本（版本低于你所安装的cuda版本）的pytorch（我选择了conda进行安装，因为这里的cudatoolkit可以看出pytorch的cuda版本）。
3、问题解决
总结：
报这个错的原因很多，其中一个原因是cuda版本与pytorch的算力不匹配导致的，在安装的时候需要注意cuda的算力版本要低于pytorch的算力版本。
最后
以上就是腼腆康乃馨为你收集整理的pytorch算力与CUDA算力不匹配导致的CUDA ERROR问题描述：问题原因：解决方案：总结：的全部内容，希望文章能够帮你解决pytorch算力与CUDA算力不匹配导致的CUDA ERROR问题描述：问题原因：解决方案：总结：所遇到的程序开发问题。
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